CN114125864A - 基于mdt的邻区检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于MDT的邻区检测方法及装置。该方法包括：获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。基于MDT数据即可完成邻区规划核查，简化输入环节，人力及时间成本有效降低；根据MDT数据的携带位置信息，可准确模拟输出小区级覆盖信息，进而完成小区覆盖的地理化评定，整体准确性可显著提升；采用了基于MDT数据实现小区级覆盖栅格化呈现，进而基于小区归属栅格确定共覆盖小区，弥补了传统邻区核查准确性、全面性方面的不足。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于MDT的邻区检测方法及装置。
背景技术
邻区一直以来是LTE网络优化的重要组成部分，涉及LTE网内切换、2G、3G、4G***间互操作、均衡优化等。在邻区配置方面，受厂家设备能力限制，邻区配置数量有限，同时邻区配置数量也在很大程度影响终端测量，进而影响网络性能，因此邻区配置的完整性准确性非常重要。目前邻区核查优化方法主要有以下几种：
1、基于地理化的仿真
根据不同的传播模型进行小区覆盖仿真，获取对应小区的预测覆盖距离，进行覆盖场景划分，然后结合场景类型设置邻区添加原则(如主覆盖方向2层邻区、背瓣1层等)，最终基于基站地理化信息输出邻区规划清单。然而基于地理化的邻区规划核查，其准确度很大程度上依赖于基础工参、传播模型以及收发天线模型的精确程度，并且仿真结果与实测结果存在较大的误差，因此在准确性方面存在不足。
2、基于实际测试
根据实际路测获取的扫频、拉网、CQT等数据进行分析，获取区域内的小区信号覆盖情况，进而得出邻区调整方案，该测试方法存在测试周期长、测试路线不全等问题，准确性偏低，同时资源投入大，测试成本高；
3、基于MR数据
根据MR上报数据中的邻区RSRP等数据，识别出小区对应邻区，根据RSRP差值等信息评估配置优先级，基于优先级开展邻区配置完整性、合理性检测。由于缺少采样点的位置信息，因此在覆盖判定上只能获取主服务小区、邻区的RSRP等信息，小区间重叠覆盖度信息只能依据邻区匹配信息大致判定，同时MR数据基于邻区上报，漏配邻区导致测量数据不全，因此准确性方面无法有效保障。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于MDT的邻区检测方法及装置。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于MDT的邻区检测方法，包括：
获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；
针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；
统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；
针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种基于MDT的邻区检测装置，包括：
获取模块，适于获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；
第一确定模块，适于针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；
统计模块，适于统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；
识别模块，适于针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；
存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行上述基于MDT的邻区检测方法对应的操作。
根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行如上述基于MDT的邻区检测方法对应的操作。
本发明实施例提供的方案，基于MDT数据即可完成邻区规划核查，输入环节大大简化，人力及时间成本可有效降低；根据MDT数据的携带位置信息，可准确模拟输出小区级覆盖信息，进而完成小区覆盖的地理化评定，整体准确性可显著提升；与传统方式相比，采用了基于MDT数据实现小区级覆盖栅格化呈现，进而基于小区归属栅格确定共覆盖小区，基于实际网络覆盖情况，无需遍历测试及基础工参信息，可便捷实现邻区核查优化，弥补了传统邻区核查准确性、全面性方面的不足，在成本节省和效率提升方面效果明显。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明实施例的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明实施例的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的基于MDT的邻区检测方法流程图；
图2示出了本发明实施例提供的基于MDT的邻区检测装置的结构示意图；
图3示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的基于MDT的邻区检测方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识。
MDT(Minimization of Drive-tests)，即最小化路测技术，是3GPP R10阶段在LTE和3G***中引入的一种自动化路测技术。基于尽量减少对终端功耗的影响和尽量增加位置信息可用性的设计理念，MDT功能主要通过扩展现有的RRM(无线资源管理)测量功能和Trace功能实现。
具体地，基站根据网管配置的MDT测量任务下发相关测量配置给终端，终端在满足测量条件时，进行测量并上报MDT数据，其中，终端所测量位置称为采样点，另外，基站自身也可以测量MDT数据，基站将收到的终端上报的MDT数据和基站自身的测量的MDT数据按要求上报给邻区检测设备，例如，网管或MDT数据存储处理网元，邻区检测设备获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识。
相比于传统路测而言，MDT直接利用现网终端和基站进行测量和数据采集，无需额外投入测试人员、测试终端、测试车辆等配套资源，可极大降低路测成本，并采集到比路测数据更丰富、更真实的现网测量数据。
相比于普通测量报告(MR)，MDT除了能采集到测量结果对应的精确位置信息(经纬度信息)外，还能支持空闲态终端测量数据采集，支持发生RLF等异常事件期间的相关测量数据采集，并支持更多测量项的测量上报，使得数据更全面，为准确性提供了保障。
其中，经纬度信息表示采样点所在位置，小区标识表示采样点位于哪个小区。
步骤S102，针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息。
在本实施例中，可以预先定义栅格的大小，例如，定义栅格大小为20米*20米，当然，栅格的大小可以根据实际需求进行相应的调整，比如，调整为25*25。
在定义好栅格大小后，栅格所对应的经纬度信息即可确定，针对任一采样点，可以根据采样点的经纬度信息划分采样点的栅格归属。
步骤S103，统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识。
每个采样点都被划分到了具体的栅格，其中，采样点对应的MDT数据包括小区标识，因此，针对每个栅格，可以统计得出覆盖该栅格的多个小区标识，即，统计得到共同覆盖同一栅格的多个小区标识。
步骤S104，针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
在统计得出共同覆盖同一栅格的多个小区标识之后，可以基于共同覆盖原理来完成邻区识别，具体地，针对任一待检测小区，确定该待检测小区所覆盖的栅格，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
在本发明一种可选实施方式中，为了能够更加客观地识别待检测小区的邻区，这里可以通过以下方法来进行邻区识别：针对任一待检测小区，确定该待检测小区所覆盖的栅格，根据栅格共同覆盖的统计结果，确定出与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为关联小区；针对每个关联小区，计算关联小区对应的关联权重，其中，关联权重反映了关联小区与待检测小区共同覆盖重叠情况，关联权重越高表示关联小区与待检测小区共同覆盖重叠度高，关联权重越低表示关联小区与待检测小区共同覆盖重叠度低，在计算得到各个关联小区对应的关联权重后，可以根据关联权重从关联小区中筛选确定该待检测小区的邻区。
具体地，针对任一关联小区，可以利用如下方法来计算关联小区对应的关联权重：针对关联小区，统计关联小区对应的关联覆盖栅格数量，统计待检测小区所覆盖的栅格数量，基于关联覆盖栅格数量及待检测小区覆盖栅格数量计算关联小区的关联权重，例如，可以根据如下公式计算关联权重：关联权重＝关联覆盖栅格数量/待检测小区覆盖栅格数量。
关联小区关联覆盖栅格数量指关联小区与待检测小区共同覆盖的栅格数量，待检测小区覆盖栅格数量指待检测小区所覆盖的栅格的数量，举例说明，待检测小区A覆盖的栅格为栅格1、栅格2和栅格3，从而统计得到待检测小区覆盖栅格数量为3，待检测小区A的关联小区为小区B和C，关联小区B覆盖栅格1和栅格2，关联小区C覆盖栅格3，那么关联小区B对应的关联小区关联覆盖栅格数量为2，关联小区C对应的关联小区关联覆盖栅格数量为1，从而可以根据上述统计数据计算得到关联权重。
在计算得到关联权重后，可以根据关联权重从关联小区中筛选确定该待检测小区的邻区，例如，从关联小区中筛选出关联权重大于第一阈值的小区作为待检测小区的邻区。通过计算关联权重，可以基于关联权重获取邻区优先级，使得邻区识别核查方案输出更加灵活，为LTE网络的邻区核查优化提供更为准确直观的指导，同时仅需MDT数据通过纯软件计算实现核查，显著降低了人力成本与时间成本。
在本发明一种可选实施方式中，MDT数据还可以包括：RSRP值；也就是说，针对每个采样点所采集到的MDT数据均包含了RSRP值。通常情况下，具有相同小区标识的多个采样点可能会被划分到同一栅格，因此，可以通过计算属于同一栅格且具有同一小区标识的多个采样点的RSRP均值来做简化处理，将所计算得到的RSRP均值作为覆盖相应栅格的小区的RSRP均值，上述处理简化了数据量，从而便于统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识。
在本发明一种可选实施方式中，共同覆盖同一栅格的多个小区标识可能有很多，为了避免邻区数量过多，在针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区之前，可以基于RSRP均值从共同覆盖同一栅格的多个小区标识中筛选预设数量的小区标识，其中，预设数量是本领域技术人员根据实际需要而设定的，例如，预设数量为5；判断筛选出的小区对应的RSRP均值是否大于第二阈值，其中，第二阈值是本领域技术人员根据实际需要而设定的，例如，为-105dBm，若筛选出的小区对应的RSRP均值大于第二阈值，则将筛选出的小区识别为邻区。
在本发明一种可选实施方式中，为了提高检测的准确性，在获取多个采样点对应的MDT数据之后，可以利用如下方法对MDT数据进行筛选：判断RSRP值是否大于或等于第三阈值，例如，第三阈值可以取值为-110dBm；若采样点的RSRP值大于或等于-110dBm，则可以认定MDT数据为有效数据，可以用作后续处理，若采样点的RSRP值小于-110dBm，可以丢弃上述MDT数据，其中，-110dBm是本领域技术人员根据实际经验而设定的。
在本发明一种可选实施方式中，为了节约资源，可以在在获取多个采样点对应的MDT数据之后，先对MDT数据进行清洗处理，例如，剔除MDT数据中的空值或异常值，其中，异常值指通常信号无法到达的数值，或者一些无法解析得出的值。
下面结合实例说明基于MDT的邻区检测的具体过程：
获取多个采样点的MDT数据，表1示意性列举了部分MDT数据。
表1：
| ECI | 频点号 | RSRP | 经度 | 纬度 |
| A | 37900 | -98.5 | 121.7668 | 29.90101 |
| A | 37900 | -90 | 121.7672 | 29.90458 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
| B | 37900 | -97.13 | 121.8782 | 29.8903 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
| C | 37900 | -84.5 | 121.6902 | 29.92779 |
| C | 37900 | -96.8 | 121.6918 | 29.92815 |
| …… | …… | …… | …… | …… |
表1中的ECI为小区标识，表1中每一行的数据为一个采样点的MDT数据，表1中记录的MDT数据是经过数据清洗处理后的数据，实际应用中所获取的采样点的MDT数据会远远多于表1中的数据。
预先定义栅格的大小，例如，定义栅格大小为20米*20米，当然，栅格的大小可以根据实际需求进行相应的调整，比如，调整为25*25。在定义好栅格大小后，栅格所对应的经纬度信息即可确定，针对任一采样点，可以根据采样点的经纬度信息划分采样点的栅格归属，采样点的栅格归属情况可以参见表2。
表2：
在完成采样点的栅格归属处理后，可以计算属于同一栅格且具有同一小区标识的多个采样点的RSRP均值，该RSRP均值为小区在相应栅格的RSRP均值，从而输出小区与栅格对应关系，具体地，可以基于表2输出ECI与栅格对应表，统计栅格RSRP均值，即可得到表3，表3是小区与栅格之间的关系表。
表3：
| ECI | 频点号 | 栅格RSRP均值 | 归属栅格 |
| A | 37900 | -98.5 | 栅格1 |
| A | 37900 | -97.13 | 栅格2 |
| A | 37900 | -84.5 | 栅格3 |
| B | 37900 | -109 | 栅格1 |
| B | 37900 | -106 | 栅格2 |
| C | 37900 | -89.88 | 栅格2 |
| C | 37900 | -104.15 | 栅格3 |
需要说明的是表3是基于表2得到的，表2仅是示意性说明了一些采样点的数据，为了便于后续说明，表3多列举了一些数据。
可以通过表3进行关联ECI匹配，具体地，基于小区ECI，按照对应栅格进行逐个匹配，若覆盖同一栅格的小区数量较多，可以取对应栅格中所有ECI的TOPN(N可以根据需要进行设置，一般设置为5)，例如，按照栅格RSRP均值进行关联ECI进行排序，按照栅格RSRP均值由高至低的顺序进行排序，或者由低至高的顺序进行排序，从中选取N个栅格RSRP均值较高的ECI作为关联小区，如表4、表5、表6示出了归属同一栅格的ECI，表7示意性列举了各个ECI对应的关联ECI。
表4：
表5：
| ECI | 栅格RSRP均值 | 频点号 | 归属栅格 |
| A | -97.13 | 37900 | 栅格2 |
| B | -106 | 37900 | 栅格2 |
| C | -89.88 | 37900 | 栅格2 |
表6：
| ECI | 栅格RSRP均值 | 频点号 | 归属栅格 |
| A | -84.5 | 37900 | 栅格3 |
| C | -104.15 | 37900 | 栅格3 |
表7：
| ECI | 栅格RSRP均值 | 频点号 | 归属栅格 | 关联ECI |
| A | -98.5 | 37900 | 栅格1 | B |
| A | -97.13 | 37900 | 栅格2 | B、C |
| A | -84.5 | 37900 | 栅格3 | C |
| B | -109 | 37900 | 栅格1 | A |
| B | -106 | 37900 | 栅格2 | A、C |
| C | -89.88 | 37900 | 栅格2 | A、B |
| C | -104.15 | 37900 | 栅格3 | A |
针对关联小区，可以基于其栅格RSRP均值进行有效性判定，例如，要求栅格RSRP均值＞-105dBm，该小区才能作为关联小区，因此，针对ECI：A而言，栅格RSRP均值为-109及-106的ECI：B将不作为ECI：A的关联小区，其关联小区只有ECI：C。
在确定关联小区后，针对关联小区，统计关联小区对应的关联覆盖栅格数量，统计待检测小区所覆盖的栅格数量，基于关联覆盖栅格数量及待检测小区覆盖栅格数量计算关联小区的关联权重，例如，可以根据如下公式计算关联权重：关联权重＝关联覆盖栅格数量/待检测小区覆盖栅格数量。
举例说明，针对ECI：B而言，其关联小区有ECI：A和ECI：C，关联小区有ECI：A的关联覆盖栅格数量为2，关联小区有ECI：C的关联覆盖栅格数量为1，ECI：B覆盖栅格数量为2，那么关联小区有ECI：A的关联权重＝2/2＝1；关联小区有ECI：C的关联权重＝1/2＝0.5。可以按照关联权重对关联小区进行排序，将排序后的关联小区作为邻区。当关联小区的数量较多时，还可以根据计算得到的关联权重筛选确定该待检测小区的邻区。
所获取的MDT数据还可以包含频点号，因此，可以根据频点号来识别待检测小区的同频邻区和异频邻区，表8示意性列举了各ECI对应的同频邻区和异频邻区。
表8：
通过获取对应ECI小区的邻区建议清单，可以在实际优化中根据网管能力、覆盖场景等需求进行邻区数量的优化，进而与现网邻区配置进行合理性检测。
本发明实施例提供的方案，基于MDT数据即可完成邻区规划核查，输入环节大大简化，人力及时间成本可有效降低；根据MDT数据的携带位置信息，可准确模拟输出小区级覆盖信息，进而完成小区覆盖的地理化评定，整体准确性可显著提升；与传统方式相比，采用了基于MDT数据实现小区级覆盖栅格化呈现，进而基于小区归属栅格确定共覆盖小区，基于实际网络覆盖情况，无需遍历测试及基础工参信息，可便捷实现邻区核查优化，弥补了传统邻区核查准确性、全面性方面的不足，在成本节省和效率提升方面效果明显。
图2示出了本发明实施例提供的基于MDT的邻区检测装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：获取模块201、第一确定模块202、统计模块203、识别模块204。
获取模块201，适于获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；
第一确定模块202，适于针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；
统计模块203，适于统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；
识别模块204，适于针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
可选地，识别模块进一步适于：针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为关联小区；
分别计算关联小区对应的关联权重，根据关联权重从关联小区中筛选确定该待检测小区的邻区。
可选地，所识别模块进一步适于：针对任一关联小区，基于关联覆盖栅格数量及待检测小区覆盖栅格数量计算关联小区的关联权重。
可选地，识别模块进一步适于：从关联小区中筛选出关联权重大于第一阈值的小区作为待检测小区的邻区。
可选地，MDT数据还包括：RSRP值；
统计模块进一步适于：计算属于同一栅格且具有同一小区标识的多个采样点的RSRP均值，并作为覆盖相应栅格的小区的RSRP均值；
统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识。
可选地，装置还包括：筛选模块，适于基于RSRP均值从共同覆盖同一栅格的多个小区标识中筛选预设数量的小区标识；
第一判断模块，适于判断筛选出的小区对应的RSRP均值是否大于第二阈值；
识别模块进一步适于：若筛选出的小区对应的RSRP均值大于第二阈值，则将筛选出的小区识别为邻区。
可选地，装置还包括：第二判断模块，适于判断RSRP值是否大于或等于第三阈值；
第二确定模块，适于若RSRP值大于或等于第三阈值，则确定MDT数据为有效数据。
本发明实施例提供的方案，基于MDT数据即可完成邻区规划核查，输入环节大大简化，人力及时间成本可有效降低；根据MDT数据的携带位置信息，可准确模拟输出小区级覆盖信息，进而完成小区覆盖的地理化评定，整体准确性可显著提升；与传统方式相比，采用了基于MDT数据实现小区级覆盖栅格化呈现，进而基于小区归属栅格确定共覆盖小区，基于实际网络覆盖情况，无需遍历测试及基础工参信息，可便捷实现邻区核查优化，弥补了传统邻区核查准确性、全面性方面的不足，在成本节省和效率提升方面效果明显。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的基于MDT的邻区检测方法。
图3示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图3所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)、通信接口(Communications Interface)、存储器(memory)、以及通信总线。
其中：处理器、通信接口、以及存储器通过通信总线完成相互间的通信。通信接口，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器，用于执行程序，具体可以执行上述用于计算设备的基于MDT的邻区检测方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器，用于存放程序。存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序具体可以用于使得处理器执行上述任意方法实施例中的基于MDT的邻区检测方法。程序中各步骤的具体实现可以参见上述基于MDT的邻区检测实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明实施例的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明实施例的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明实施例并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明实施例还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明实施例的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明实施例进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明实施例可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。
Claims (10)
1.一种基于MDT的邻区检测方法，包括：
获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；
针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；
统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；
针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区进一步包括：
针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为关联小区；
分别计算关联小区对应的关联权重，根据关联权重从关联小区中筛选确定该待检测小区的邻区。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述分别计算关联小区对应的关联权重进一步包括：
针对任一关联小区，基于关联覆盖栅格数量及待检测小区覆盖栅格数量计算关联小区的关联权重。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述根据关联权重从关联小区中筛选确定该待检测小区的邻区进一步包括：
从关联小区中筛选出关联权重大于第一阈值的小区作为待检测小区的邻区。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，所述MDT数据还包括：RSRP值；
所述统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识进一步包括：
计算属于同一栅格且具有同一小区标识的多个采样点的RSRP均值，并作为覆盖相应栅格的小区的RSRP均值；
统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，在针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区之前，所述方法还包括：
基于RSRP均值从共同覆盖同一栅格的多个小区标识中筛选预设数量的小区标识；
判断筛选出的小区对应的RSRP均值是否大于第二阈值；
所述针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区进一步包括：
若筛选出的小区对应的RSRP均值大于第二阈值，则将筛选出的小区识别为邻区。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，在获取多个采样点对应的MDT数据之后，所述方法还包括：
判断RSRP值是否大于或等于第三阈值；
若是，则确定MDT数据为有效数据。
8.一种基于MDT的邻区检测装置，包括：
获取模块，适于获取多个采样点对应的MDT数据；其中，MDT数据包括经纬度信息、小区标识；
第一确定模块，适于针对任一采样点，根据采样点的经纬度信息，确定该采样点的归属栅格信息；
统计模块，适于统计共同覆盖同一栅格的多个小区标识；
识别模块，适于针对任一待检测小区，将与该待检测小区共同覆盖同一栅格的其它小区识别为邻区。
9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于MDT的邻区检测方法对应的操作。
10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于MDT的邻区检测方法对应的操作。
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